同城约炮 让Manus给36氪当一天实习生后，咱们想给Ta多发点奖金

发布日期：2025-03-18 03:45    点击次数：147

文｜邓咏仪同城约炮

编订｜苏建勋

（鉴于 Manus 引起的炒作争议，36 氪稀奇声名，本文绝非投放，本色上，咱们连要到邀请码都颇费了一番曲折 ……）

应该无需赘述 Manus 的引起的震憾了：群众还是在多样视频切片中，看到 Manus 勤悉力恳地搜费力、作念 PPT、确立网页小游戏。回放体式的共享联想，让东说念主一眼就能感受到 Agent 带来的直不雅效率擢升，这也让 Manus 阅历一场飞速破圈。

在迤逦拿到邀请码后，36 氪编订部接洽了一下，为了更好地了解 Manus 的特点和功能，咱们决定请 Manus 来当实习生，按照平方的职责流给 ta 分拨任务，望望 Manus 能否胜任。

OK，输入邀请码，36 氪的新实习生 Manus 就位！

开端：Manus

先说第一不雅感，如若你要请这位"实习生"，可能第一个需要接受的执行景况即是：这是位容易宕机的同学。

Manus 如今的作事绝顶不雄厚。36 氪在周末实测时，第一嗅觉即是：让东说念主崩溃 …… 任务频繁遇到停滞，因为 Manus 在云上的诬捏机跑，平凡需要手动重置，能力继续跑。

本期实测，即是在 Manus 阻挡的崩溃破绽，测出来的。

测试的界面，老是停留在"运动已断开"、"遇到严重问题"，需要阻挡重置 / 开启新会话 …

偶尔出现的幻觉（概略情是幻觉如故官方奉告）也很简直。Manus 前一句还在说需要两小时升级疏通，你再敲敲它，它就随即又运转干活了 ……

捉摸不透的 Manus

Manus 堪称是"第一款通用型 Agents（智能体）"，这意味着它不走垂直大家门道，上风在于更通用智商的任务。Manus 的官网就列出了多个分类：

Manus 官网 开端：Manus

Agents（智能体）不同于大模子，如若说大模子只消一个对话窗口，完结信息输入 - 输出。那么 Agents 就尽头于让大模子有了行为智商，可以活泼调用各种用具完成任务。

36 氪决定先从咱们编订部的日常使用场景开拔，以从易到难的程度陈列，请 Manus 都跑一遍。

请珍贵，以下场景均为一次性输出的断绝，除了任务半途崩溃重置接洽机以外，36 氪莫得作念任何的重迭测试。

校对及整理

咱们先请 Manus 完成相比基础的校对、整理职责。

36 氪将此前的一份访谈灌音原文（约 2.8 万字）交由 Manus 进行整理，中枢条款是对灌音速记"一字一板整理，不要压缩"，去除相应的口癖、对语义不清的部分进行校对。

在已往的操作中，起码要往复和模子交互十屡次：将灌音速记中的失误进行东说念主工校对——再分段扔到模子中——输出已矣后，还需要再行投喂给模子进行校对，看是否有事实失误。

但 Manus 很显着将以往的多个设施压缩到一个设施，这种下达任务之后恭候验收的嗅觉，比和 ChatBot 交互体验，透澈是十倍以上的体验擢升。

开端：Manus

但 Manus 的劣势亦然显着的：高低文太短，幻觉依然有。许多复杂任务还莫得完成，就因为 Token 浪费太多而中止了任务。

在校对润色这一任务中，最终输出的文档长度大大压缩，基本只输出了访谈的临了一部分，悉数 3800 多字，前边的部分基本丢失。但从已输出整理的部分来看，口吻、信息竣工性如故算可以。

Manus 在实行长文任务

这粗略率是因为推理和配合机制作念得还不够好，模子只可提供一次性输出的断绝，导致压缩；也有可能是 Memory 机制还未能作念得很好—— Memory 可以看作是模子暂时存储信息的 " 仓库 "，比如聊天机器东说念主会记着你之前说过的话。

早前一些磋商职责指出，memory 会跟着时刻或任务设施的增多而消退。而 Agent 所浪费的 Token，比起单 ChatBot 起码是两个数目级的擢升——一位 Agent 从业者对 36 氪测度，Manus 的一个复杂任务的 Token 浪费测度会有百万 Token 级别。Memory 的分层料理、压缩等时代难点，还有许多擢腾飞间。

新闻跟进及写稿

对一般的 ChatBot 来说，输出长度都是一个老浩劫—— 36 氪之前的测试体验中，如若是一个 128K 的模子，一般而言单次输出长度都在 1000-2000 字控制，能力保证信息竣工性，不被大都压缩。

36 氪先让 Manus 完成最基本的新闻跟进职责。这包含几项智商：日常的新闻监控——看是否会筛选靠谱的信息源，再进行迫切性分析判断，以及找相应的费力，加以补充和跟进。

开端：Manus

Manus 运转进行学习规范 - 搜索接洽新闻等等，可是在造访路透社时被考证码挡住了，苦求东说念主类接收。36 氪接收后，发现 Manus 还是被认证为机器，被屏蔽了。

开端：Manus

Manus 约破耗 9 分钟完成这个任务，输出 5 条最值得关注的 AI 新闻，新闻源都是靠谱巨擘的。临了，Manus 临了采用了写接洽我方的新闻 …… 哈哈。

Manus 写接洽我方的新闻

Manus 的新闻文本输出还是算是 70 分水平，笔墨通顺，主要信息点都能障翳，但和参考的范本不同，当今的文本偏软，AI 味较重。

但在咱们建议修改意见后，第二版好了许多。

基本是可以幽微调治调后，径直发表的水平

难度往上，咱们也在 Manus 也输入了一段 prompt，让 Manus 帮手径直以 36 氪的深度报说念栏目"深氪"为例，生成一篇长文：

这周"稚晖君"创立的智元机器东说念主预报要发新品。"稚晖君"原名彭志辉，请你搜索彭志辉以及智元机器东说念主的历史经过，用 36 氪的作风去写稿一篇著述，主题为回溯智元机器东说念主的历史，yinsewang以及反应这家公司的成长，在科技行业中的兴致，长度为 5000 字控制，可参考深度报说念"深氪"栏谋划作风。

请珍贵，语句需要潜入浅出，普通东说念主都能看懂，不要堆砌专科术语。

Manus 自动进行了费力收罗，写稿阶段径直进行分段写稿，再并吞，凯旋地完成了长文写稿，输出断绝：

写稿一篇接洽智元机器东说念主的深度长文

在输出的著述中，Manus 在深度写稿上效果一般，更偏费力型整理。但遣意造句也算及格，可是作风如故偏软文。在高质料内容方面，Manus 的回味还有待加强。

数据分析及可视化

磋商型任务亦然 Manus 的刚硬。

从性质上来讲，Manus 遴选了多智能体架构。粗浅来说，即是可将复杂任务拆解为子任务（如数据清洗、特征工程、模子磨练），通过不同的智能体，单干并行处理，权贵擢升数据分析效率。

不外，如若一致性作念不好，多智能体的局部决策可能导致全局断绝偏差较严重。

36 氪让 Manus 和 OpenAI 旗下的 Deep Research，都试着作念了一张"大模子 API 两年多以来的的 API 价钱走势表"。

OpenAI 旗下的 Deep Research 则是单智能体，端到端磨练的模式——仅一个中心化智能体负责系数任务，决策与实行蚁集化。但刚正在于模块集成度高，易于料理，输出质料相比有保证。

开端：Manus

Manus 破耗的时刻较长，约三个小时，生成了一个可以交互的网页。互动性和表格样貌都尽头可以。不外数据详确程度，和挑升作念磋商的 Deep Research 仍有差距，但问题不大

开端：Deep Research

Deep Research 暂时还无法输出图表，但从输出的内容质料来看，是当今的 Manus 还没法赶上的。

创意型任务：可以作念，但审好意思有点难评

咱们也让 Manus 上了点难度。

第一个任务是效法行业大 V "影视飓风" Tim 忠实的作风，作念一期接洽 Manus 接洽的视频，长度在 5 分钟控制。

Manus 用了约 45 分钟完成了这一任务，全程丝滑，依旧是踏踏实实拆任务，先上油管学习影视飓风的视频，再征集费力写剧本。

开端：Manus

临了产出的内容，体式严谨，是一个结构竣工的小科普视频——

开端：Manus

咱们请问了视频组的忠实，评价是：实习生水平，优点在于把职责流诠释白了，分镜和镜头调度可以径直用作参考，但内容还不可径直用。

第二点是，视频剧本过于亢奋，全场充斥着"炸裂""颠覆"之感，对东说念主类的情谊泄露相比名义，有点难绷。

节选一段，供群众参考：

第二部分：Manus 的中枢智商（1:10-2:20）

[ 场景：把持东说念主夸张地在电脑前反抗，被多样文献和任务包围 ]

把持东说念主：（夸张的难过心思，抓狂状）咱们都阅历过这样的时刻——需要整理大都数据、撰写论说、分析阛阓趋势 ... 这些职责可能要破耗咱们几小时，以致几天！而且还很容易出错！

[ 殊效：时钟快速旋转，日期页快速翻动 ]

把持东说念主：（已而雀跃，眼睛发亮）但有了 Manus，这一切都将改动！它就像给你复制了一个数字版的我方，但更忠良、更高效！

[ 分屏效果：四个窗口同期展示 Manus 的不同智商，每个窗口都有动态效果 ]

把持东说念主：（指向第一个窗口）Manus 的第一大中枢智商：自主完成复杂任务！

[ 窗口放大，展示 Manus 自动撰写论说的加快经过，从收罗费力到制品输出 ]

把持东说念主：（解释，语速适中）你只需要告诉它你需要什么，然后 ...（打响指，配合音效）它会我方缱绻、搜索信息、整理数据、撰写内容，最终委用一份竣工的效果！就像有了一个永不疲惫的助手！

[ 殊效：第二个窗口放大，伴跟着转场音效 ]

把持东说念主：（矜恤飘溢）第二大中枢智商：多限制通用智商！不管是金融分析、西席内容创作、旅行缱绻，如故代码确立，Manus 都能胜任！

[ 快速编订展示 Manus 处理不同限制任务的画面，每个场景都有对应的图标和笔墨标签 ]

把持东说念主：（夸张的诧异心思，手势丰富）这就像同期领有了一个金融分析师、一个内容创作家、一个旅行照看人和一个程序员！而且，它们都是 24 小时待命的！不需要休息，不会喊累！

[ 殊效：第三个窗口放大，伴跟着科技感音效 ]

把持东说念主：（奥秘口吻，略微裁减音量）第三大中枢智商：多模子配合机制！这个有点专科，但绝顶酷！

[ 动画展示多个 AI 模子协同职责的见地图，雷同于团队配合的可视化 ]

把持东说念主：（解释，配抓势）Manus 不是依靠单一大模子，而是遴选 " 多重签名 " 机制，由多个孤独 AI 模子共同驱动！就像一个高效的团队，每个成员负责不同的任务，互绝顶合，确保断绝的可靠性和准确性！

36 氪还让 Manus 试着作念了一个偏分析型的创意职责——对咱们的微信公众号版式和联想分析后，进行改良。

为了更明确联想需求，咱们也给 Manus 提供了一份联想案例，以及咱们以为作风隆起、审好意思优秀的数个公众号，当作参考。

开端：Manus

Manus 依旧很快就对任务进行拆解，固然临了任务莫得安逸完成，但如故输出了一套竣工的决议给咱们。

除了咱们建议的设施（分析好版式的共性、联网搜索相比优秀的公众号联想实践，建议建议），Manus 还我方缱绻了更多设施，也作念了更精粹的分类，包括分析 36 氪公众号，分为联想元素、板式布局、视觉金钱、配色决议等等。

不外从断绝可以看出，Manus 在审好意思这件事上 …… 并不擅长。就配色来说，Manus 给出了一个放之四海而齐准的决议，分为春夏秋冬四个季节，配色饱和渡过高，审好意思可以说约等于莫得。

开端：Manus

字体亦然分为多个版块，并不调处。

爱啦啦视频在线观看

开端：Manus

Manus 的输出依然绝顶依赖于公网数据的质料。

在 Manus 学习排版、联想接洽学问时，掀开了不少知乎网页。但 Manus 很难绕过登陆扫尾，然后就会转战到其他公开网页。更无谓提如同孤独王国雷同的各大 App ——比如微信公众号内的数据，爬虫用具也很难透澈波及。

被知乎登陆窗口卡住屡次的 Manus

可能这需要期待以后模子间的接口进一步买通，包括端侧 Agent 跨平台等智商的推崇，能力让 Agent 输出质料有质的擢升。

临了，咱们试着让 Manus 使用高推理模式，生成一个 Jellycat 主题的吃豆东说念主游戏，Manus 破耗约 45 分钟时刻完成。

开端：Manus

吃豆东说念主网页游戏

可以看到，代码和游戏运转界面都还是尽头竣工，但临了到了"运转游戏"这一要津，音效都能听到，但无法点击运转游戏。尔后，对话因为高低讳疾忌医长，住手响应了。

缅想

在测试经过中，36 氪最大的欷歔在于，前端交互绝顶丝滑，有一种轻视的好意思感——从投入 Manus 官网到本色对话，Manus 都在营造一种"对面真的是个活东说念主"的嗅觉。

尤其是在对话窗口控制，可以掀开一个名为" Manus 的电脑"的小窗口，及时显现 Manus 正在操作什么，真的像长途看着一位实习生同学，帮你完成任务。

你可以随时拖动进程条，巡逻 Manus 正在进行的任务。对还是完成的设施，Manus 都会提供雷同网页快照的界面，让你对任务推崇有显着感知。

Manus 正在通过百度百科学习智元机器东说念主接洽配景费力

另一个体验优秀的场所在于，Manus 对用具的调用见效率算是相比高的。在不遭逢崩溃、宕机的情况下，如若测试 10 个任务，粗略能有 8 个自动完成任务，无需东说念主类介入。

这能大大擢升用户体验——在已往，许多 agent 调用外部用具的见效率都在 60% 以下，体验欠安，难以诱惑到更多的用户。

阛阓广大以为，Manus 团队对各种通用任务都先置入了不少 CoA（代理链）模版，障翳无边通用任务（写稿、数据分析、攻略等敞开式问题）等等，这些职责权贵提高了任务见效率。

这种机制，雷同在 DeepSeek 对话中阻挡蹦出来的念念维链，用户可以看到，Manus 是若何样一个接一个调用外部用具的。

Manus 的纠错智商也很强。

36 氪屡次发现，Manus 在职务进行经过中会遭逢失误。但 Manus 会尝试不同的措置决议，直至没法措置，才会向东说念主类报错，让东说念主类介入到问题措置中。

开端：Manus

开端：Manus

用户还可以随时打断 Manus，我方来完成某些设施。

在" Manus 的电脑"窗口右下角，有一个"接收"按钮。一朝任务进行得不合，东说念主类可以径直打断进程，我方投入到这部"云上电脑"进行操作。

不外可能是接洽资源不够，36 氪在操作 Manus 的电脑时，卡顿严重，只可强迫进行操作。

Manus 的电脑

这样的体式自然更允洽东说念主类职责的交互体式——只消使用一次，模子尽可能地自行纠错，减少东说念主类参与的次数。

缅想一句话：分析缅想、数据分析、敞开性问题等需要强逻辑性的任务，是 Manus 最擅长的部分。最不擅长的是创意职责，审好意思基本等于莫得。

不外，受限于当今的作事雄厚性和高低文窗口，Manus 完成任务的逻辑和经过很好，但委用质料只可说在中等水平，包括数据、文本等，都需要东说念主类进行二次校对。但从完成任务的时刻和质料来说，还是算是很可以的同学。

不管是对文本、图像、视频等接洽内容，Manus 调用大模子只可效法到内容的框架，就像一层皮——但内容质料如故需要东说念主类强把关。

从周末的争议中再次回看 Manus，36 氪频繁想起的，是 2009 年的电影《阿凡达》上映之时。其时的阿凡达，是殊效电影的集大成者，一个最迫切的兴致在于，让全球不雅众都眼力到：顶尖的电影工业水平是这样的。

如今的 Manus，尽管还处于相比粗拙的花式。但至少在产物层面，和年头爆火的 DeepSeek 有一个共通点：用时代平权的技能，将 AI 产物飞速拉到群众眼前，而不是停留在小圈子中狂欢。

Manus 集成了当今编程确立智商最强的 Claude，况且受到许多最新时代效果如 CodeAct 的启发。比起 OpenAI Operator 或者 Devin 高达数百好意思金的订价，Manus 的资本价大致在 2 好意思元控制。

而且，Manus 通用任务的体验还是弥散丝滑，这让普罗群众都能感受到：" AI 尽然还能这样玩"，以及简直感受到 AI 对东说念主类带来的弘大效力。

这亦然现阶段同城约炮，AI 产物在能为阛阓孝敬的的最大价值。